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Enregistrement W2063668179 · doi:10.1128/aem.69.6.3569-3572.2003

Density-Dependent Sorting of Physiologically Different Cells of <i>Vibrio parahaemolyticus</i>

2003· article· en· W2063668179 sur OpenAlexfundno aff
Tomohiko Nishino, Binaya Bhusan Nayak, Kazuhiro Kogure

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVibrio bacteria research studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésVibrio parahaemolyticusPercollBiologyCell sortingBuoyant densityExponential growthBacteriaMicrobiologyViable but nonculturableVibrioCell biologyCellCentrifugationGeneticsBiochemistryDNAPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pure bacterial culture is composed of clonal cells in different physiological states. Separation of those subpopulations is critical for further characterization and for understanding various processes in the cultured cells. We used density-dependent cell sorting with Percoll to separate subpopulations from cultures of a marine bacterium, Vibrio parahaemolyticus. Cells from cultures in the exponential and stationary phases were fractionated according to their buoyant density, and their culturability and ability to maintain culturability under low-temperature and low-nutrient stress (stress resistance) were determined. The buoyant density of the major portion of the cells decreased with culture age. The culturability of stationary-phase cells increased with increasing buoyant density, but that of exponential-phase cells did not. Stress resistance decreased with increasing buoyant density regardless of the growth phase. The results indicate that density-dependent cell sorting is useful for separating subpopulations of different culturabilities and stress resistances. We expect that this method will be a powerful tool for analyzing cells in various physiological states, such as the viable but nonculturable state.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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